Comparación Regional de distribuciones de renta

XXIX REUNIÓN DE ESTUDIOS REGIONALES
COMPARACIÓN REGIONAL DE DISTRIBUCIONES DE RENTA
UNA APLICACIÓN AL CASO ESPAÑOL
Autores:
Ismael Ahamdanech Zarco ([email protected])
Carmelo García Pérez ([email protected])
Luis F. Rivera Galicia ([email protected])
Departamento de Estadística, Estructura Económica
y Organización Económica Internacional
Universidad de Alcalá de Henares
RESUMEN
La medición de la desigualdad y el bienestar económico asociados a una
distribución de la renta es un tema tan interesante como controvertido, y que ha sido
objeto de amplios y encendidos debates entre economistas y científicos sociales.
Quizá, el punto clave en la controversia que el tema suscita es la necesidad de
introducir juicios de valor, que como tales son subjetivos, para la realización de
cualquier tipo de comparación, tanto a la hora de medir desigualdad como bienestar.
La comunicación que se presenta se centra en la comparación de
distribuciones de renta a partir de las técnicas de la dominancia estocástica. Una de
las ventajas de esta técnica es la utilización de juicios de valor claramente
explicitados y ampliamente aceptados. Además, si estos juicios de valor son
aceptados la ordenación a la que se llega carece de ambigüedad. Para comparar
entre regiones españolas, se utilizan datos de renta del Panel de Hogares de la
Unión Europea referidos a España.
Palabras clave: Distribución Personal de la Renta, Bienestar Económico,
Dominancia estocástica.
Area Temática: Técnicas de Análisis Regional: Nuevos Desarrollos
1. INTRODUCCIÓN
Hablar de desigualdad y de bienestar económico1 es sin duda un ejercicio de
controversia, y tratar de medir ambos conceptos nos introduce en un campo en el
que los consensos son más difíciles de lograr que en otros terrenos de la Economía.
El motivo es la necesidad de introducir juicios de valor (que como tales son
subjetivos) a la hora de emplear cualquier técnica o medida de desigualdad o
bienestar. Así, Sen (1973) apuntaba que incluso las medidas positivas de desviación
de rentas con respecto a la media, tales como la varianza o el índice de Gini, tienen
detrás un componente normativo. Evidentemente, esto lleva a controversias de difícil
solución: ¿se deben ponderar más las necesidades del colectivo más desfavorecido
de la población?, y si es así, ¿qué peso otorgarles?. Estas son sólo dos cuestiones
entre muchas otras sin solución científica objetiva2, por lo que su respuesta puede
variar desde el enfoque rawlsiano hasta posturas más liberales.
En este contexto, es necesaria una herramienta para comparar distribuciones
de renta que impliquen un número mínimo de juicios de valor y, lo que es más
importante, lo hagan de un modo explícito, señalando las “reglas del juego”
utilizadas en la comparación. Precisamente esto es lo que propone la teoría de la
dominancia estocástica desarrollada a partir de los trabajos de Atkinson (1970),
Kolm (1969, 1976) y Saposnik (1981, 1983), pero que hunde sus raíces
conceptuales en las escuelas de pensamiento de la Teoría del Bienestar de finales
del siglo XIX y principios del siglo XX.
En la comunicación aquí presentada utilizamos estas herramientas para
comparar las distribuciones de renta en las regiones españolas en el período 199398. Para ello, comenzamos con un breve repaso teórico de la teoría de la
dominancia estocástica de primer y segundo orden3. En el tercer apartado se
1
En esta comunicación nos referimos exclusivamente a la aproximación a la medición del bienestar asociado a la
renta, lo que algunos autores (Pena, Callealta, Casas, Merediz y Núñez, 1996) han denominado nivel de vidarenta.
2
Esto no siempre ha sido así. Bajo el método empírico de la vieja escuela del bienestar encabezada por Pigou,
estas cuestiones podían tener una respuesta científica. Para una descripción más detallada de este método, ver
Cooter y Rapaport (1984).
3
La dominancia estocástica se puede generalizar para cualquier orden (Fishburn y Willig, 1984). De hecho, la
dominancia de tercer grado ha sido ya bastante utilizada (Davies y Hoy, 1994; Sarabia y Pascual, 2001). Sin
embargo, por motivos de espacio, en esta comunicación nos ceñimos a las dominancias de primer y segundo
orden.
2
describen los datos y los aspectos técnicos relativos a su utilización. En el cuarto
epígrafe se analizan los resultados, para terminar con unas breves conclusiones.
2. LA DOMINANCIA ESTOCÁSTICA COMO CRITERIO DE ORDENACIÓN DE
DISTRIBUCIONES DE RENTA
Como ya se ha apuntado, la técnica de la dominancia estocástica se
desarrolla a partir de los trabajos de Kolm (1969) y Atkinson (1970). A pesar de que
en estos trabajos la técnica desarrollada es la de la dominancia estocástica de
segundo orden y de que es unos años más tarde cuando se comienza a desarrollar
la dominancia de primer orden, en esta comunicación se empieza describiendo ésta
por ser el primer escalón en la teoría de la dominancia estocástica.
2.1.
Dominancia de Primer Orden
Definamos un vector de rentas: x = {x(1), x(2),..., x(n)} como el conjunto de
rentas que perciben cada uno de los n individuos de una población. A partir de esta
definición de vector de rentas y aplicando el Principio fuerte de Pareto, se puede
decir que x > P y (x domina a y) si y sólo si x(i) ≥ y(i) para todo i y x(i) > y(i) para al
menos un i. En otros términos, todas las rentas son mayores o iguales en x que en y,
y además al menos una es mayor. Supongamos ahora una función de Bienestar
Social asociada a la renta, w, que es consistente con el Principio de Pareto, esto es,
que es creciente con la renta y, simétrica o anónima. La adopción de la simetría de
la función, relacionada con el principio de anonimidad de Pareto, es un punto de
suma importancia en este contexto como se pondrá de relieve más adelante.
Supongamos por último que la función es invariante a replicaciones de la población.
Sea WP la clase de funciones de bienestar que satisfacen estas propiedades.
Una vez que tenemos el vector de ingresos ordenados, X, la simetría implica
que w (x ) = w (X ) . La dominancia de primer orden se define como x >1 y si x(i) ≥ y(i)
para todo i con al menos una desigualdad estricta. A partir de estas definiciones se
puede establecer el siguiente teorema (Bishop, Formby y Thistle, 1991):
Teorema 1.
a) x >P y implica x >1 y
b) x >P y implica w (x ) > w (y ), ∀w ∈ W p
3
La dominancia de primer orden se puede extender a poblaciones de distinto
tamaño a partir de la función de distribución inversa. Partiendo de la función de
distribución del vector de ingresos, Fx , la función inversa se define como:
p ∈ [0,1] .
X(p ) := inf {t : Fx (t ) ≥ p}
En este caso x >1 y si y sólo si X(p ) ≥ Y (p ) para todo p ∈ [0,1] con desigualdad
estricta en algún p.
A partir de todos estos conceptos, Saposnik (1981, 1983) demuestra el
siguiente teorema:
Teorema 2. x >1 y si y sólo si w (x ) > w (y ), ∀w ∈ Wp
Es evidente que el teorema de Saposnik convierte la dominancia de primer
orden en un método operacional para evaluar distribuciones de renta: Si aceptamos
el supuesto de partida, esto es, el criterio anónimo de Pareto, y una distribución de
renta tiene dominancia de primer orden sobre otra, podemos decir que el bienestar
asociado a la primera distribución de renta es mayor.
Hay dos puntos que merece la pena destacar para entender mejor esta
técnica de comparación de rentas. En primer lugar, es el criterio anónimo de Pareto
y no el criterio de Pareto el supuesto que se está adoptando. Como es bien sabido,
determinados cambios que no pasarían el segundo sí superarían el filtro impuesto
por el primero. En segundo lugar, hasta el momento no se han introducido
consideraciones de igualdad, esto es, la dominancia de primer orden es un criterio
de comparación basado exclusivamente en la preferencia por la eficiencia.
Precisamente, la dominancia estocástica de segundo orden se diferencia de la de
primer orden en que introduce preferencia por la igualdad. Esto es lo que pasamos a
presentar.
2.2.
Dominancia de Segundo Orden
Como se acaba de decir, la dominancia de primer orden no introduce
aspectos de equidad en el análisis. Para ello, hemos de avanzar un poco más hasta
llegar a la dominancia de segundo orden. Con este fin se utiliza el principio de
transferencias de Pigou-Dalton (Núñez, 2002). En este contexto, Atkinson (1970)
desarrolla la dominancia de segundo orden y demuestra que: “…cuando se
comparan distribuciones con la misma media, la condición (…) es equivalente a
requerir que las curvas de Lorenz no se corten (…) pudiendo juzgar entre éstas
4
(distribuciones de renta) sin necesidad de estar de acuerdo sobre la forma de U(y)
(excepto en que sea creciente y cóncava)…” (Atkinson, 1970, pp. 246)4.
Como demostraron Dasgupta, Sen y Starret (1973), el principio de
transferencias es equivalente a la S-concavidad de las funciones de evaluación
social. Definimos WPS como el subconjunto de funciones de WP que contiene las
funciones S-cóncavas y que más adelante se utilizarán.
Es evidente que la condición de igualdad de medias es demasiado estricta y
son pocas las distribuciones de renta que la cumplen (Sen, 1973). Para superar este
problema, Shorrocks (1983) introduce el concepto de curva de Lorenz generalizada,
construida escalando la curva de Lorenz por la media de la distribución:
GL( x, p) = µL(x, p ) , donde µ es la renta media de la distribución.
Así, se llega al siguiente teorema, demostrado en Shorrocks (1983):
Teorema 3: w (x ) ≥ w (y ), ∀w ∈ WPS si y sólo si GL( x, p) ≥ GL(y, p ) para todo p.
Para hacer operativo el método podemos definir la curva de Lorenz
Generalizada como:
Gx (p ) := ∫0 F−1 (x )dx = µ xL x (p ),
p
∀p ∈ [0,1]
Donde L x (p ) representa la curva de Lorenz habitual y µ x la renta media de la
distribución5.
En este caso, x tiene dominancia de Lorenz generalizada sobre y si y sólo si
G x (p ) ≥ G y (p ), ∀p ∈ [0,1] con desigualdad estricta para algún p.
El siguiente teorema es importante para entender la relación entre dominancia
de primer orden y dominancia de segundo orden:
Teorema 4: x >1 y implica x > GL y .(Bishop, Formby y Thistle, 1991).
Este teorema se deduce directamente del hecho de que WPS es un
subconjunto de WP . Sin embargo, la inversa no es cierta. Por lo tanto, dominancia
de primer orden implica dominancia de segundo orden, pero no al revés. En otras
palabras, todas las distribuciones ordenadas de acuerdo a un criterio de eficiencia
(dominancia de primer orden) se mantendrán también ordenadas de acuerdo a
criterios de eficiencia y equidad (dominancia de segundo orden), aunque hay
4
5
Las cursivas son nuestras.
Para un estudio más detallado de estas definiciones ver Gastwirth, J.L, (1971).
5
distribuciones que podemos ordenar utilizando criterios de eficiencia y equidad que
no pueden ser ordenadas sólo con criterios de eficiencia. Es evidente que esto
implica que la dominancia de segundo orden tiene un cierto poder de ordenación
marginal. Sin embargo, como señalan Bishop, Formby y Thistle (1991), y nosotros
corroboramos más adelante, este poder marginal de ordenación no es tan grande
como pudiera pensarse a priori.
3. LOS DATOS
Los datos utilizados en este estudio provienen del Panel de Hogares de la
Unión Europea (PHOGE) que Eurostat realiza desde 1994. Este panel contiene
información sobre variables socio-económicas y demográficas correspondientes a
los países integrantes de la Unión Europea. En nuestro caso, seleccionaremos sólo
los datos correspondientes a España, pues el objetivo de este estudio es comparar
las distribuciones de renta entre regiones españolas. El principal inconveniente de
estos datos es el nivel de desagregación que presentan, al primer nivel de las que se
denominan unidades territoriales estadísticas (Eurostat, 2002), ya que ésta no se
corresponde exactamente con la distribución política en Comunidades Autónomas
del territorio español. Sin embargo, dos motivos nos llevan a aceptar este nivel de
desagregación. En primer lugar, la otra fuente de datos relativa a ingresos en
España, la Encuesta Continua de Presupuestos Familiares, no contiene datos
demasiado fiables sobre ingresos (Ahamdanech, 2002). Por otro lado, la
desagregación territorial del PHOGE, sin ser la ideal, es la mejor desagregación para
la que podemos obtener datos de renta verdaderamente fiables.
El período de referencia que se utiliza en el PHOGE es el año, y los ingresos
de cada ola están referidos al año anterior. Así, por ejemplo, los datos de la ola de
1994 se refieren al período de 1993.
Como unidad de análisis se ha seleccionado el individuo, siguiendo una
amplia tradición en estudios longitudinales (Ayala y Sastre, 2002), puesto que la
selección de una unidad de análisis potencialmente cambiante puede crear, por
ejemplo, problemas en un estudio longitudinal. Para llegar a la renta individual se
selecciona como unidad de agregación el hogar y se aplica una escala de
equivalencia para llegar a la renta individual. Seleccionar el hogar como unidad de
agregación implica el supuesto de que las rentas que entran en el hogar son
6
compartidas por todos sus miembros, supuesto adoptado por numerosos estudios,
por ejemplo Smeeding, Rainwater y Burtless (2000).
El concepto de ingreso utilizado es el de renta disponible del hogar. Es
evidente que el concepto utilizado para medir la percepción de ingresos por el hogar
puede sesgar de forma importante el análisis (Zhang y Formby, 1999); por este
motivo, el concepto ideal es el de Haig-Simmons (Gottschalk y Smeeding, 1997), es
decir, el valor del consumo más (menos) los cambios en la riqueza durante el
período de referencia. Ante la dificultad que implica llegar a este concepto de
ingreso, lo más apropiado es acercarse lo más posible a él, usando, en este caso, la
renta disponible tras impuestos y transferencias, que es la aproximación más
adecuada que proporciona el PHOGUE.
Para el presente estudio, se han eliminado el 10% de los menores ingresos y
el 10% de los ingresos más altos. El motivo es el de buscar la mayor
representatividad posible, para lo que se eliminan las rentas más extremas.
Otro aspecto importante en un estudio de estas características es la elección
de la escala de equivalencia. Desde que Kuznets (1955) pusiera de manifiesto que
el ingreso disponible de los hogares no es comparable debido a la variedad en la
composición de los mismos y a la existencia de economías de escala dentro de los
hogares, se ha llegado a un cierto consenso sobre la necesidad de incluir algún tipo
de escala de equivalencia que recoja estos dos factores. Sin embargo, no se ha
llegado a un acuerdo sobre qué escala de equivalencia es la más apropiada, sobre
todo porque, en el fondo, la elección de una u otra escala de equivalencia asume
implícitamente algún juicio de valor.
En este trabajo la escala de equivalencia utilizada es la de la OCDE. Sin
embargo, conviene señalar que los estudios de este tipo son bastante robustos ante
cambios en economías de escala (Atkinson, Rainwater y Smeeding, 1995).
4. RESULTADOS EMPÍRICOS
Los resultados son bastante reveladores en cuanto al bienestar asociado a la
distribución de la renta en los diferentes territorios españoles, así como sumamente
interesantes en lo referente a la capacidad de ordenación sin ambigüedades de la
técnica que estamos estudiando. En efecto, tal y como refleja la tabla 1, del total de
los 168 pares de comparaciones que se están realizando en este trabajo, 133 son
7
ordenados de acuerdo al criterio de la dominancia de primer orden, lo que supone
casi el 80% del total. El número de ordenaciones asciende a 149 cuando utilizamos
la dominancia de segundo orden, con el que se ordenan cerca del 89% de los pares
de comparaciones6.
TABLA 1: Pares de comparaciones Ordenados
Dominancia de Primer Orden
Número
Porcentaje
Dominancia
133
79.16
Cruces
35
20.84
Total
168
100.0
Fuente: Elaboración propia.
Dominancia de Segundo Orden
Número
Porcentaje
149
88.7
19
11.3
168
100.0
Lo interesante de este resultado es que, asumiendo simplemente el criterio
anónimo fuerte de Pareto como juicio de valor, el 80% de los pares comparados
pueden ser ordenados sin ambigüedad7. Si ampliamos los supuestos asumidos con
el de transferencias de Pigou-Dalton, los pares de comparaciones ordenados sin
ambigüedad se eleva a casi el 89%. El resultado es, sin duda, de sumo interés:
Aceptando unos pocos supuestos, de amplio consenso (aunque, evidentemente, no
unánimes), podemos ordenar cerca del 90% de las comparaciones en lo referente a
las distribuciones de renta sin incurrir en el Problema de Multiplicidad de Índices
señalado por Bishop y Formby (1994)8.
En cuanto a la ordenación de los territorios de acuerdo a su nivel de
bienestar, los resultados muestran cierta estabilidad, en todos los años analizados.
El gráfico 1, correspondiente a la dominancia de primer orden en el período 1993, es
bastante ilustrativo del comportamiento global de los resultados
6
Es importante destacar que los resultados obtenidos en este trabajo en cuanto a la capacidad de ordenación de la
técnica utilizada, lejos de ser una excepción, son la norma (ver Bishop, Formby y Thistle, 1991).
7
Conviene recordar, siquiera someramente, qué diferencia el criterio fuerte de Pareto del criterio anónimo fuerte
de Pareto. Esta diferencia es que en este último no importa el “nombre” de las personas que ganan o pierden en
el cambio, sino sólo la situación de las distintas posiciones.
8
No obviamos el hecho de que los supuestos de los que estamos hablando no son universalmente aceptados
como, por ejemplo, desde una óptica rawlsiana.
8
GRÁFICO 1: Dominancia de Primer Orden. 1993.
2500000
2000000
España
Noroeste
Noreste
Madrid
Centro
Este
Sur
Canarias
1500000
1000000
500000
0
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
0.6
0.7
0.8
0.9
Puede comprobarse que Madrid es el territorio con mayor bienestar,
entendiendo éste como el asociado a una distribución con rentas superiores,
seguida de los territorios del Noreste y Este, que no se pueden comparar entre sí.
Ambas superan a España en su conjunto, que a su vez domina a la región del
Noroeste. El Centro y el Sur, ambas dominadas por el Noroeste, no se pueden
comparar entre sí y dominan al territorio con menor bienestar asociado a su
distribución de renta, esto es, Canarias.
Como ya se ha dicho, el comportamiento en el período analizado, 1993-1998
es similar, si bien no idéntico9. Por esto, puede ser interesante analizar la situación
en el último período.
9
En el apéndice se incluyen las tablas con los resultados de la comparación para todos los períodos.
9
GRÁFICO 2: Dominancia de Primer Orden. 1998.
4000000
3500000
3000000
2500000
España
Noroeste
Noreste
Madrid
Centro
Este
Sur
Canarias
2000000
1500000
1000000
500000
0
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
0.6
0.7
0.8
0.9
En el gráfico 2, se puede observar que la tónica es la misma, aunque en este
caso las comparaciones posibles son menores. Destacan Madrid, el Noreste y el
Este como regiones con mayor bienestar, aunque no puede compararse entre ellas.
Estas tres regiones dominan en primer orden a España, Noroeste, Centro, Sur y
Canarias que tampoco pueden ser comparadas entre ellas de acuerdo al criterio de
dominancia de primer orden.
Toda esta información puede ser condensada utilizando los diagramas de
Hesse que figuran en los gráficos 3 y 4.
10
GRÁFICO 3: Diagrama de Hesse. Dominancia de Primer Orden. 1993.
MADRID
NORESTE
ESTE
ESPAÑA
NOROESTE
CENTRO
SUR
CANARIAS
GRÁFICO 4: Diagrama de Hesse. Dominancia de Primer Orden. 1998.
ESPAÑA
NORESTE
MADRID
ESTE
NOROESTE
CENTRO
SUR
CANARIAS
Como ya se ha señalado, al imponer como supuesto adicional el Principio de
Transferencias de Pigou-Dalton, la dominancia de segundo orden logra ordenar
algunos pares de distribuciones que son incomparables de acuerdo al criterio de
dominancia de primer orden. Como se puede ver en los gráficos 5 y 6, para el
período 1993, el número de pares que no se puede comparar se reduce de 2 a 1. En
este caso, utilizando dominancia de segundo orden (es decir, aceptando los
supuestos que subyacen a dicha técnica) el bienestar asociado a la renta es mayor
en el Centro que en el Sur, si bien sigue sin poder realizarse esta comparación entre
el Noreste y el Este.
11
GRÁFICO 5: Dominancia de Segundo Orden. 1993.
1000000
900000
800000
700000
España
Noroeste
Noreste
Madrid
Centro
Este
Sur
Canarias
600000
500000
400000
300000
200000
100000
0
0.10
0.20
0.30
0.40
0.50
0.60
0.70
0.80
0.90
GRÁFICO 6: Diagrama de Hesse. Dominancia de Segundo Orden. 1993.
MADRID
NORESTE
ESTE
ESPAÑA
NOROESTE
CENTRO
SUR
CANARIAS
12
Algo Similar sucede en el período de 1999, como puede apreciarse en los
gráficos 7 y 8:
GRÁFICO 7: Dominancia de Segundo Orden. 1998.
1400000
1200000
1000000
España
Noroeste
Noreste
Madrid
Centro
Este
Sur
Canarias
800000
600000
400000
200000
0
0.10
0.20
0.30
0.40
0.50
0.60
0.70
0.80
0.90
GRÁFICO 8: Diagrama de Hesse. Dominancia de Segundo Orden. 1998.
NORESTE
MADRID
ESTE
ESPAÑA
NOROESTE
CENTRO
SUR
CANARIAS
En este caso, de acuerdo a la dominancia de segundo orden, España domina
al Noroeste, que a su vez domina al Centro, Sur y Canarias.
Todas estas ordenaciones pueden ser resumidas en las tablas que figuran en
el ANEXO.
13
5. CONCLUSIONES
En el presente trabajo hemos tratado de analizar comparativamente el
bienestar asociado a la renta en España en el período 1993-1998 a partir de las
técnicas de la dominancia estocástica. Los resultados son muy estimulantes:
utilizando una técnica con unos juicios de valor subyacentes claros y ampliamente
aceptados, hemos logrado ordenar, con la dominancia de primer orden, casi el 80%
de los pares de comparaciones, y con la dominancia de segundo orden casi el 89%
de los pares de comparaciones. Esto significa que si aceptamos que a mayor renta
para todos existe mayor bienestar asociado a esa distribución de renta, al comparar
entre distintos territorios españoles podemos señalar en el 80% de los casos, sin
ambigüedades, qué regiones disfrutan de una distribución de renta que implica
mayor bienestar10. Si además aceptamos que las transferencias de renta desde los
ricos a los pobres aportan mayor bienestar, en el 89% de los casos podemos
enjuiciar qué territorios disfrutan de distribuciones de renta con mayor bienestar
asociado11.
En cuanto a las ordenaciones conseguidas, destaca la relativa estabilidad de
los resultados en el sentido de que son las mismas regiones las que en todos los
períodos aparecen con mayor y menor bienestar asociado a su distribución de renta.
Por un lado destaca Madrid como región con mayor bienestar. Tras Madrid, y
dominando al total nacional, en todos los períodos, aparecen la región Noreste y
Este, que en ocasiones pueden ser ordenadas mientras que en otras la ordenación
no es posible. España y el Noroeste aparecen como incomparables o con España
con mayor bienestar, mientras que en peor situación suelen aparecer los territorios
Centro, Sur y Canarias. En especial, destaca Canarias como la región en la que el
bienestar asociado a la distribución de la renta es menor (no domina a ningún otro
territorio en ningún caso, ni en la dominancia de primer orden ni en la de segundo
orden)12.
10
No hay que olvidar que el criterio utilizado es el anónimo de Pareto.
Conviene recordar que el supuesto de transferencias es aceptado de facto en la mayoría de las sociedades con
economías desarrolladas, tal y como demuestran los sistemas fiscales progresivos.
12
Canarias puede aparecer como un buen ejemplo para aquellos que no aceptan los resultados de este tipo de
análisis, puesto que si bien la renta es inferior poseen otras ventajas que son envidiadas en el resto del país.
Aunque es cierto que el bienestar es algo compuesto de diferentes aspectos, en este caso ha de quedar claro que
nuestro análisis se restringe al bienestar asociado a una distribución de renta determinada.
11
14
6. BIBLIOGRAFÍA
Ahamdanech, I. (2002) “Las Encuestas de Presupuestos Familiares”, Documentos
de Trabajo en Estadística Económica, 02/01. Departamento de Estadística,
E.E. y O.E.I. Universidad de Alcalá.
Atkinson, A.B. (1970) “On the Measurement of Inequality”, Journal of Economic
Theory, Vol. 2., pp. 244-263.
Atkinson, A.B.; Rainwater, L.; Smeeding, T.M. (1995) Income Distribution in OECD
Countries: The evidence from the Luxembourg Income Study (LIS), OECD,
Paris.
Ayala, L.; Sastre, M. (2002) “Europe vs. The United States: Is There a Trade-Off
Between Mobility and Inequality”, ISER Working Papers, Nº 26-2002.
Bishop, J.A.; Formby, J.P.; Thistle, P.D. (1991) “Rank dominance and international
comparisons of income distributions”, European Economic Review, 35, pp.
1399-1409.
Bishop, J.A.; Formby, J.P. (1994) “A Dominance Evaluation of Distributions of
Income and the Benefits of Economic Growth”, in The Changing Distribution of
Income in a Open U.S. Economy, J.H. Bergstrand et. al. Eds., Chapter 3.
Buhmann, B.; Rainwater, L.; Schmaus, G.; Smeeding, T.M. (1988) “Equivalence
scales, well - being, inequality, and poverty: Sensitivity estimate across ten
countries using Luxembourg Income Study (LIS) database”, Review of Income
and Wealth, 34, pp. 115-142.
Cooter, R.; Rappaport, P. (1984) “Were the Ordinalists Wrong About Welfare
Economics?”, Journal of Economic Literature, Vol. XXII, pp. 507-530.
Dasgupta, P.; Sen, A.; Starret, D. (1973) “Notes on the Measurement of Inequality”,
Journal of Economic Theory, 6, pp. 180-187.
Davies, J; Hoy, M. (1994) “The Normative Significance of Using Third-Degree
Stochastic Dominance in Comparing Income Distributions”. Journal of
Economic Theory, 64, 520-530.
EUROSTAT (2002) Changes in the NUTS classification 1981-1999. Comisión
Europea, Bruselas.
Fishburn, P.C.; Willig, R.D. (1984) “Transfer Principles in Income Redistribution”,
Journal of Public Economics, 25, pp. 323-328.
15
Gastwirth, J.L. (1971) “A General Definition of the Lorenz Curve”, Econometrica, 39,
pp.1039-1039.
Gottschalk, P.; Smeeding, T. (1997) “Cross-National Comparisons of Earnings and
Income Inequality”, Journal of Economic Literature, Volume 35, Issue 2,June,
pp. 633-687.
Kolm, S.C. (1969) “The Optimal Production of Social Justice”, in Public Economics, J.
Margolis and H. Guitton, eds., London: Macmillan.
Kolm, S.C. (1976) “Unequal Inequalities: I”, Journal of Economic Theory, 12. pp. 416442.
Kuznets, S. (1955) “Economic Growth and Income Inequality”, American Economic
Review, Nº 45, pp. 1-28.
Nuñez, J.J. (2002), “Mayoración de Rentas, Curvas de Lorenz y Medidas de
Desigualdad Económica”, Documentos de Trabajo en Estadística Económica,
02/07. Departamento de Estadística, E.E. y O.E.I. Universidad de Alcalá.
Pena, J.B. (dir.); Callealta, F.J.; Casas, J.M.; Merediz, A.; Núñez, J.J. (1996)
Distribución Personal de la Renta en España. Ed. Pirámide, Madrid.
Saposnik, R. (1981) “Rank-Dominance in income distributions”, Public Choice, 36(1),
pp. 147-151.
Saposnik, R. (1983) “On evaluating income distributions: Rank-Dominance, the
Suppes-Sen grading principles of justice, and Pareto optimality”, Public
Choice, 40, pp. 329-336.
Sarabia, J.M.; Pascual, M. (2001) “Rankings de Distribuciones de Renta basados en
Curvas de Lorenz Ordenadas: Un Estudio Empírico”. Estudios de Economía
Aplicada, 19, 151-169.
Sen, A. (1973) On Economic Inequality. Clarendon Press, Paperbacks. Oxford.
Shorrocks, A. F. (1983) “Ranking Income Distributions”, Economica, 50, pp. 3-17.
Smeeding, T.M.; Rainwater, L.; Burtless, G. (2000) “United States Poverty in a crossNational Context”, Luxembourg Income Study Working Paper, Nº 244,
September.
Willig, R.D. (1981) “Social Welfare Dominance”, American Economic Review, Vol. 71,
pp. 200-204.
Zhang, Q.; Formby, J.P. (1999) “Income Tax Progressivity in the United States: New
Evidence, 1969-1995”, En Fiscal Policy, Inequality and Welfare, Research on
Economic Inequality, Vol 10, pp. 173-194.
16
ANEXO
Para interpretar correctamente las Tablas que se presentan en este Anexo, es necesario tener en cuenta los siguientes símbolos:
+ significa que la región en la fila tiene dominancia de primer orden sobre la región de la columna.
- significa que la región en la columna tiene dominancia de primer orden sobre la región de la fila.
x significa que las distribuciones asociadas a las dos regiones se cortan en la dominancia de primer orden. Si tienen un superíndice
significa que no se cortan usando dominancia de segundo orden.
x+ significa que no se puede ordenar de acuerdo al criterio de primer orden pero que de acuerdo al criterio de Lorenz Generalizado
(dominancia de segundo orden) la región en la fila domina a la región en la columna.
x- significa que no se puede ordenar de acuerdo al criterio de primer orden pero que de acuerdo al criterio de Lorenz Generalizado
(dominancia de segundo orden) la región en la columna domina a la región en la fila.
AÑO 1993
NOROESTE
NORESTE
MADRID
CENTRO
ESTE
SUR
CANARIAS
ESPAÑA
NOROESTE
*
+
+
+
+
NORESTE
MADRID
CENTRO
ESTE
SUR
CANARIAS
ESPAÑA
*
+
x
-
*
-
*
+
x
+
*
-
*
+
*
+
*
17
AÑO 1994
NOROESTE
NORESTE
MADRID
CENTRO
ESTE
SUR
CANARIAS
ESPAÑA
NOROESTE
*
+
+
+
+
x
NORESTE
MADRID
CENTRO
ESTE
SUR
CANARIAS
ESPAÑA
*
+
x
-
*
-
*
+
x
x
+
*
-
*
x
+
*
+
*
NOROESTE
*
+
+
x
+
x
x
+
NORESTE
MADRID
CENTRO
ESTE
SUR
CANARIAS
ESPAÑA
*
+
x
-
*
-
*
+
x
x
+
*
-
*
x
+
*
+
*
NOROESTE
*
+
+
+
+
NORESTE
MADRID
CENTRO
ESTE
SUR
CANARIAS
ESPAÑA
*
+
x
-
*
-
*
+
x
x
+
*
-
*
x
+
*
+
*
AÑO 1995
NOROESTE
NORESTE
MADRID
CENTRO
ESTE
SUR
CANARIAS
ESPAÑA
AÑO 1996
NOROESTE
NORESTE
MADRID
CENTRO
ESTE
SUR
CANARIAS
ESPAÑA
18
AÑO 1997
NOROESTE
NORESTE
MADRID
CENTRO
ESTE
SUR
CANARIAS
ESPAÑA
NOROESTE
*
+
+
+
+
x
NORESTE
MADRID
CENTRO
ESTE
SUR
CANARIAS
ESPAÑA
*
+
x
-
*
-
*
+
x
x
+
*
-
*
x
+
*
+
*
AÑO 1998
NOROESTE
NORESTE
MADRID
CENTRO
ESTE
SUR
CANARIAS
ESPAÑA
NOROESTE
*
+
+
x
+
x
x
+
x
NORESTE
MADRID
CENTRO
ESTE
SUR
CANARIAS
ESPAÑA
*
x
x
-
*
x
-
*
+
x
x
+
x
*
-
*
x
+
x
*
+
x
*
19